abril 19, 2021

Papel de Big Data en la evolución del sector financiero.

El sector financiero siempre ha sido un sector altamente competitivo. Considerando cómo las tecnologías disruptivas como Big Data han alcanzado su madurez, los big data pueden convertirse en una parte beneficiosa del sector financiero. Las empresas pueden recopilar grandes cantidades de datos para la seguridad, la personalización y las decisiones de inversión.

Big Data está creando nuevos conjuntos de datos que pueden ayudar a comprender el comportamiento del cliente y mejorar el área de análisis predictivo. Con este enfoque basado en datos, echemos un vistazo a cómo los grandes datos están transformando el sector financiero.

Diversidad de producto mejorada

Como se indicó anteriormente, Big Data ahora destaca nuevos conjuntos de datos que son un medio poderoso para comprender la psique de los clientes y, en consecuencia, ofrecerles servicios financieros nuevos y mejorados.

Por ejemplo, las compañías ahora están operando Fintech Robo-Advisor ofreciendo asesoramiento integral sobre inversiones digitales. Dado que estos consultores de Robo utilizan Big Data para recopilar información sobre los patrones de gasto del cliente y otros parámetros para la personalización, el asesoramiento ofrecido también será extremadamente relevante para el cliente. Del mismo modo, otros servicios como la disponibilidad de préstamos, análisis de riesgo del cliente, etc. Se pueden incluir en la lista de productos financieros.

Análisis de mercado

Los inversores pueden aprovechar eficazmente el potencial que ofrecen los grandes datos para analizar las tendencias del mercado y realizar inversiones más inteligentes. Varias compañías tienen sistemas predictivos de vanguardia, que no solo pueden comprender grandes volúmenes de datos, sino que también los interpretan para ofrecer decisiones de inversión informadas.

Con el comercio basado en IA, los inversores pueden aumentar la rentabilidad de sus inversiones. Como resultado, el área de inversión de mercado ya no se limita a veteranos o inversionistas experimentados, sino que también se extiende a los novatos que desean probar suerte en las ganancias del mercado.

Seguridad robusta

En el sector financiero, algunos servicios son más vulnerables a las caídas de seguridad y al fraude. Por lo tanto, los grandes datos pueden desempeñar un papel vital para llenar estos vacíos y mantener a los clientes más seguros. Los prestamistas y los bancos usan una combinación de aprendizaje automático y big data (clearinghouse.org) para automatizar su seguridad. Además, los mantiene dos pasos por delante de todos los escritores de errores que buscan explotar agujeros de seguridad, especialmente en sistemas obsoletos.

La inteligencia de ubicación rastrea dónde el cliente usa el servicio financiero. También monitorea el tipo de productos o servicios que normalmente compran y la cantidad de transacciones por ciclo. Con esta información, Big Data puede monitorear y resaltar las desviaciones de los patrones de compra normales para advertir y proteger a los usuarios contra el fraude.

Menos procesos manuales

Big data traerá consigo la era de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Como resultado, procesos manuales y repetitivos como documentación, búsqueda del historial del cliente, etc. Se pueden automatizar a través de algoritmos. Además, también reduce los tiempos de respuesta, respetando la estructura reguladora vigente.

Si bien la reducción de los procesos manuales ofrece un enfoque centrado en el cliente, existe la preocupación de que ponga en peligro la seguridad laboral de las personas involucradas en estos procesos manuales. Este temor se agrava por el hecho de que las tecnologías son más eficientes, más precisas y mucho más baratas. Sin embargo, los recursos humanos desplazados pueden utilizarse en puestos nuevos y diversificados después de una capacitación en profundidad.

Beneficios centrados en el cliente

Los servicios personalizados son uno de los aspectos más destacados de los servicios financieros asistidos por big data. Según los hábitos de gasto del cliente, las instituciones financieras pueden ofrecer recomendaciones personalizadas y productos de ventas que satisfagan sus necesidades. Con este enfoque de valor agregado, las empresas pueden desarrollar la lealtad del cliente en todos los sectores verticales y disfrutar de una fuerte presencia del consumidor.

Análisis de riesgo preciso

Anteriormente, los servicios financieros, como los préstamos, se basaban en uno o dos factores, como el puntaje crediticio, la relación deuda / ingresos, etc. Sin embargo, Big Data ha diversificado estos conjuntos de datos e introducido varias variables que pueden ofrecer una evaluación de riesgo más concreta e individualista del individuo.

Factores de aprendizaje automático en condiciones económicas, capital corporativo, segmentación de clientes, etc. Es justo identificar inversiones arriesgadas o en incumplimiento.

Desafíos clave

Si bien Big Data puede parecer la solución definitiva para todas las instituciones financieras en papel, sí plantean algunos desafíos. Estas barreras pueden ser específicas de la compañía e incluyen:

Volumen de datos

Big Data se caracteriza por tres «V»: volumen, velocidad y variedad. En esencia, significa que las tecnologías de Big Data administran grandes cantidades de datos en un entorno estático en tiempo real, admitiendo múltiples tipos de datos. Las compañías financieras no pueden calcular estos volúmenes de datos o no pueden acceder a ellos desde múltiples canales. Además, los silos de datos dificultan la integración de todos los Big Data recopilados.

Como resultado, no puedo explotar completamente el potencial de Big Data.

Precisión y calidad

Los datos diluidos e inexactos son inútiles. Las empresas deben usar datos confiables para aprovechar la oportunidad. Con respecto al sector financiero, se vuelve aún más indispensable buscar datos precisos y confiables, lo que representa uno de los mayores desafíos que enfrentan varias instituciones.

Seguridad e integridad

Las instituciones bancarias y financieras deben mantener los más altos estándares de seguridad al almacenar los datos personales confidenciales de sus clientes. Cualquier violación de la seguridad o posible amenaza podría ocasionar una grave pérdida de confianza. Algunas empresas pueden no estar dispuestas a ofrecer este nivel de seguridad de datos.

regulaciones

Además de las regulaciones en línea, existen varias regulaciones bancarias sobre seguridad de datos, privacidad del consumidor, informes y transparencia. El cumplimiento de estas regulaciones y al mismo tiempo el respeto por la seguridad digital puede ser una tarea difícil de equilibrar.

Pensamientos finales

En los años venideros, está claro que los grandes datos revolucionarán la forma en que percibimos el sector financiero. Big Data proporcionará a las empresas una visión del comportamiento del cliente y perfilará al individuo en ciertos tipos. En consecuencia, estos datos pueden ser extremadamente valiosos para que las empresas promuevan sus negocios y establezcan una base de clientes leales.

Es solo cuestión de tiempo que Big Data emerja como una segunda moneda en el sector financiero.

Crédito de la imagen: Carlos Muza; Unsplash

Evan Morris

Conocido por su ilimitada energía y entusiasmo. Evan trabaja como un analista de red independiente, un escritor de blogs apasionado, particularmente la tecnología, la seguridad cibernética y las amenazas inminentes que pueden comprometer los datos confidenciales. Con una amplia experiencia en piratería ética, Evan pudo articular sus puntos de vista de una manera articulada

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